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案例检索及权重优化方法研究及应用
被引：30
作者：
顾东晓
李兴国
梁昌勇
李锋刚
机构：
[1] 合肥工业大学管理学院
来源：
关键词：
案例推理;
案例检索;
权重优化;
病历生成;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
案例检索是基于案例推理(CBR)系统的中心环节,检索速度和精度关系着整个系统的质量.文章系统地提出了一套案例检索及其权重优化方法(FRAWO),重点研究了用基于梯形的模糊集和改进的欧氏距离检索算法分别解决案例中模糊概念属性、区间特征属性的相似度计算问题以及采用PULL&PUSH调整策略进行案例权重的调整.在实验系统上基于案例库对FRAWO法的有效性、准确度、效率等进行了实验.实验结果表明,FRAWO法适用于CBR系统,检索速度较快、准确性高.
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页码：764 / 768
页数：5
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